基于5G專網的智能化港口建設策略研究

吳國建 楊成偉

據《2020年交通運輸行業發展統計公報》中數據顯示，截至2020年底我國萬噸級以上泊位共有2592個，內河航道通航里程12.77萬公里，其中水路完成貨運量76.16億噸。世界前10大吞吐量港口中我國占有7個席位，因此對我國港口的智能化建設是刻不容緩的重要工作。作者以5G專網為核心技術構建智能化港口，通過融合多種現代科技實現港口貨物調度的智能化、及時化、可控化、無人化以及安全化，提高現代科技在港口中的利用率，提升港口總體的工作效率。

（一）系統的組成

本設計采用5G技術的混合專網為整個智能系統的基礎通信結構，運用多接入邊緣計算（Multi-access Edge Computing，MEC）技術組成智能系統的結構。該系統的設計需要在原有設備的基礎上保障系統具有短時與高效的能力，因此需要有5G技術的支撐才能夠實現。而多接入邊緣計算的基礎層將由無線通信網絡與固定通信網絡所組成，其中無線通信網絡主要覆蓋港口的公網和以某種網絡切片技術為基礎的專網。無線通信中的公網將實現智能終端維護的定時交互與推送功能，主要包括對各工作區域的巡檢跟蹤、統一用戶和維護調度命令的下發與提醒等，專網將實現激光掃描、流機以及特殊設備的專項控制與數據采集；固定通信網絡主要覆蓋港口下的各種機械設備和船只，收集現場各類傳感器采集的信號。在該架構下多個堆場的邊緣計算基站能夠將影響范圍下的數據匯集到中心系統，實現小區域管理大區域統籌運維調度的目的。同時，架構的組合可依據港口的實際業務流程和貨物吞吐能力為例進行組合與部署。在應用管控層，需要利用云端技術實現多種多級的數據訪問與控制，通過該部分可以實現集團級的數據管控。此外，在各級系統下的網站中還可以利用虛擬資源平臺（Virtualized Infrastructure Manager，VIM）實現對系統軟件網絡配置平臺的自定義配置。通過該技術可實現港口下的無人駕駛與自動裝卸等操作的控制，即操作人員通過個人IP即可登錄對應的操作設備，為單個或多個設備設計工作內容。

（二）系統的功能

在安全風險評估方面：VIM下主調度云平臺可通過資源場地劃分與權限管理的方式，實現對非虛擬化與虛擬化資源的拓撲、預警、告警、風險評估等功能，并將收集且預處理的數據信息匯總成數據報表運用AI算法對數據進行分析核算，從而幫助港口調度人員實現對各廠區的潛在風險評估。在數據接入方面，該系統可通過MEC的方式實現對接入口的分發與接入活動，信息將通過不同賬號實現及時的互通更新，方便各方對港口的實際情況進行了解規劃。同時，通過MEC方式可以實現數據業務的分流，通過5G專網的方式實現對數據下發，緩解眾多數據流量分配與調度時的壓力，降低數據分發與調度命令的延時，提高對港口下無人駕駛設備的靈活操控性。針對上行數據可不通過本地網絡的處理即可實現業務數據移動到核心網的目的，該過程需要在本地通過MEC平臺實現對業務數據的GTP解封裝，然后通過數據分流到目標本地網絡。針對下行數據即來自物聯網且非本地網絡產生的業務數據可運用MEC平臺將其傳輸到二級基站，來自本地網絡的業務數據需要通過MEC平臺的封裝后才能夠以S1-U數據形態傳輸到二級基站。上述操作與功能皆需要5G通信技術的支持才能夠實現。

（一）吊裝及遠程調度

現階段的港口迫切需要通過多路攝像頭回傳技術設計的自動裝卸設備與無人駕駛設備等，使工人能夠在機房通過遠程控制系統的方式實現對吊裝設備的遠程控制，提高吊裝的精準性與時效性。本著不破壞原有港口建設的目的對智能化港口系統進行鋪設需要面臨以下幾點問題：第一，部分新建港口的通信方式以光纖實現各種數據的回傳與下發，但是在軌道吊安全設計方面需要面對有線部署困難、光纖易磨損等問題；而對于沒有部署有線通信設備的橋吊或軌道則需要解決安裝破壞路面的問題。第二，自動裝卸和無人駕駛等設備的應用都需要保障極低的延時，即安裝在設備上的高清攝像頭傳輸的速率不能有延時，因此港口的智能化改革需要較高的網絡技術支持。自動裝卸作業設備對網絡指標的要求如下：上行速率在（30 Mb·s-1）/臺～（40 Mb·s-1）/臺之間，下行速率不低于128Kb·s-1/臺，視頻回傳最大延時≤40ms，下行控制最大延時≤18ms。

（二）安防監控

在現階段港口對貨物與設備的安防監控方面，需要通過科學的智能監控系統降低監控設備的占地面積與人工的投入，同時還要解決原有監控系統存在監控盲區和監控遮擋等問題。因此在該系統中需要解決港口安防監控的布線問題，因港口遮擋物較多且較為集中，所以無法使用無線通信進行各視頻監控節點的數據傳輸。同樣，應用無人機進行監控也會存在較多的實際問題，因此現階段港口需要一 種更科學合理的安防監控技術來解決上述問題。安防監控對網絡指標的要求，如表1所示。

（一）智能運維

為解決港口自動裝卸設備下重要傳動設備在惡劣天氣中可能遇到的各種，將利用上述以5G為基礎的云網絡信息采集設備，通過邊緣計算對過濾特征數據進行提取，并將系統中智能預測運維技術使用到該設備當中。通過該設計可以將自動裝卸設備下的傳動裝置實時信息及時傳輸到運維調度中心，通過故障數據的可視化指導維保人員對精細部件的維修，從而提高港口設備的故障檢修速率。運維調度中該智能系統可以在不破壞基礎的情況下，實現各工作單位、傾角儀以及編碼器等精細化設備的位姿定位。以港口的堆料機為例，通過結合類機器人的運動學和擬運動學建模計算，實現設備無人駕駛的路線模擬與動作模擬，基于運動學建模，見式（1）所示。

（二）智能監控

通過多接入邊緣計算法實現港口智能監控的二級基站設計，將港口分為幾個主要工作區，實際監控數據將直接上傳至二級基站，由二級系統對數據進行預處理，即對視頻中一些靜態數據、相對靜止的無用視頻數據進行剪輯存檔，以降低監控視頻回傳對整個系統帶寬的占用，提高系統對無人駕駛以及自動裝卸設備的靈活控制。從整個系統設計的角度可以得出，本系統在5G技術的加持下能夠解決港口海量數據調用與存儲帶來的技術瓶頸，是實現港口進一步發展的重要基礎技術。

通過5G專網技術與多接入邊緣算法的融合設計可以基本解決目前我國港口出現一些問題，并且通過5G技術的支撐可以使自動吊裝、無人安防以及無人駕駛等技術全面應用在我國港口建設當中，提高港口日均集裝箱的吞吐量與貨物調度速率，降低工人工作發生安全事故的概率與企業對該方面的投資。在未來基于5G技術設計的智能化港口系統，無人駕駛與自動化裝卸技術將是港口發展的必經階段，同時也是目前提高港口經濟效益的有效方法。

作者單位：華信咨詢設計研究院有限公司